機(jī)動目標(biāo)當(dāng)前統(tǒng)計模型模糊自適應(yīng)算法
本文關(guān)鍵詞:機(jī)動目標(biāo)當(dāng)前統(tǒng)計模型模糊自適應(yīng)算法
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【摘要】:針對當(dāng)前統(tǒng)計模型常規(guī)算法跟蹤機(jī)動目標(biāo)的缺陷,提出了當(dāng)前統(tǒng)計模型模糊自適應(yīng)算法。該算法根據(jù)規(guī)范化的量測新息及其變化率并通過模糊推理實時選取機(jī)動頻率,給出了加速度方差的新息冪函數(shù)調(diào)整方法,采用加速度估計值和預(yù)測值的偏差在線更新當(dāng)前加速度均值。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合高斯隸屬函數(shù)和強(qiáng)跟蹤算法對其權(quán)值予以修正。當(dāng)前統(tǒng)計模型模糊自適應(yīng)算法不受機(jī)動頻率人為給定和最大加速度極值設(shè)置的限制,適用于不同范圍和程度的機(jī)動。利用當(dāng)前統(tǒng)計模型模糊自適應(yīng)算法對階躍機(jī)動、圓周機(jī)動、Jerk機(jī)動3種典型機(jī)動場景進(jìn)行了計算機(jī)仿真,并與當(dāng)前統(tǒng)計模型常規(guī)跟蹤算法和Jerk模型自適應(yīng)算法進(jìn)行了比較。仿真結(jié)果表明,該算法擴(kuò)大了跟蹤范圍,具有較好的穩(wěn)態(tài)特性和瞬態(tài)特性,其跟蹤精度和收斂速度優(yōu)于其他兩種算法。
【作者單位】: 浙江理工大學(xué)機(jī)械與自動控制學(xué)院;西北工業(yè)大學(xué)航海學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 兵器科學(xué)與技術(shù) 當(dāng)前統(tǒng)計模型 Jerk模型 模糊自適應(yīng) 強(qiáng)跟蹤 機(jī)動目標(biāo)
【基金】:國家自然科學(xué)基金項目(51179158) 浙江理工大學(xué)科研基金項目(1202803-Y)
【分類號】:TP301.6
【正文快照】: 0引言機(jī)動目標(biāo)跟蹤是指系統(tǒng)模型存在突變的狀態(tài)估計問題,目標(biāo)機(jī)動會導(dǎo)致目標(biāo)的動力學(xué)特性發(fā)生變化,為了從觀測中最優(yōu)地提取有關(guān)目標(biāo)運動狀態(tài)的有用信息,學(xué)者們提出了大量解決機(jī)動目標(biāo)跟蹤問題的方法[1-6]。這些方法大致可分為兩類[7]:需要機(jī)動檢測與補(bǔ)償過程的單模型法和基于
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3 沈,
本文編號:634123
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